[DeepLearning] Transfer learning models, Kerras

오늘 학습 내용 소개!!

1. 전이 학습 (Transfer Learning):
   • 전이 학습은 기존에 학습된 모델의 지식을 활용하여 새로운 작업에 적용하는 기법입니다.
   • 예를 들어, VGG16과 같은 사전 훈련된 모델을 사용하여 초기 가중치를 가져오고, 그 다음 새로운 데이터셋에 맞게 모델을 미세 조정(fine-tuning)할 수 있습니다.
2. 이미지 데이터 전처리 및 증감 (Data Preprocessing & Augmentation):
   • 이미지 데이터를 사용하기 전에 전처리 과정이 필요합니다. 이는 이미지 크기 조정, 정규화, 밝기 조절 등을 포함합니다.
   • 증감은 데이터셋을 더 다양하게 만들기 위해 이미지를 변형하는 기법입니다. 회전, 반전, 확대/축소 등이 있습니다.
   • 웹에서 이미지를 다운로드하고 스레딩을 사용하여 효율적으로 처리할 수 있습니다.
3. Mediapipe:
   • Mediapipe는 Google에서 개발한 라이브러리로, 손, 얼굴, 포즈 등의 실시간 추적을 제공합니다.
   • 예를 들어, 손동작 인식, 얼굴 특징점 추출, 자세 추정 등에 활용됩니다.

imagenet classes list kaggle로 검색

 

 

DL web

 

 

오늘은 따라가는데도 벅찼다...

 

https://colab.research.google.com/drive/1qlyRJCIw6vsopQ_jO92UCNKHlYiuiQLG#scrollTo=mKlHJkNN65AB

Google Colab Notebook

링크 남깁니다.~